RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Докл. РАН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Докл. РАН, 2018, том 482, номер 3, страницы 254–258 (Mi dan47519)  

Оптимизация рандормизированных алгоритмов метода Монте-Карло для решения задач со случайными параметрами

Г. Михайлов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Аннотация: <p>Статья посвящена оптимизации рандомизированных алгоритмов метода Монте-Карло для статистической “ядерной” оценки осредненного решения задачи со случайными базовыми параметрами. Для этого сформулирован критерий трудоемкости функциональной оценки метода Монте-Карло. В рассматриваемых алгоритмах используется вариант метода расщепления, основанный на том, что для каждой реализации параметров строится некоторое число траекторий соответствующего базового процесса.</p>

Финансовая поддержка
Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ 16-01-00530, 17-01-00823, 18-01-00356.


DOI: https://doi.org/10.31857/S086956520003126-1


Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, 2018, 98:2, 448–451

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья

Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/dan47519

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Просмотров:
    Эта страница:3
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020